package arithmetic.baseAlgorithm.sort;

/**
 * 桶排序
 *
 * @author zhangyanqi
 * @since 1.0 2017/12/30
 */
public class HeapSort {

    public static void sort(int[] toSort) {
        // 将待排序的序列构建成一个大顶堆
        for (int i = toSort.length / 2; i >= 0; i--){
            heapAdjust(toSort, i, toSort.length);
        }

        // 逐步将每个最大值的根节点与末尾元素交换，并且再调整二叉树，使其成为大顶堆
        for (int i = toSort.length - 1; i > 0; i--) {
            swap(toSort, 0, i); // 将堆顶记录和当前未经排序子序列的最后一个记录交换
            heapAdjust(toSort, 0, i); // 交换之后，需要重新检查堆是否符合大顶堆，不符合则要调整
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] ints = {3, 2, 1, 5, 7, 6};
        sort(ints);
        System.out.println(ints[0] + " " + ints[1] + " " + ints[2] + " " + ints[3] + " " + ints[4] + " " + ints[5]);
    }


    /**
     * 构建堆的过程
     * @param arr 需要排序的数组
     * @param i 需要构建堆的根节点的序号
     * @param n 数组的长度
     */
    private static void heapAdjust(int[] arr, int i, int n) {
        int child;
        int father;
        for (father = arr[i]; leftChild(i) < n; i = child) {
            child = leftChild(i);

            // 如果左子树小于右子树，则需要比较右子树和父节点
            if (child != n - 1 && arr[child] < arr[child + 1]) {
                child++; // 序号增1，指向右子树
            }

            // 如果父节点小于孩子结点，则需要交换
            if (father < arr[child]) {
                arr[i] = arr[child];
            } else {
                break; // 大顶堆结构未被破坏，不需要调整
            }
        }
        arr[i] = father;
    }

    // 获取到左孩子结点
    private static int leftChild(int i) {
        return 2 * i + 1;
    }

    // 交换元素位置
    private static void swap(int[] arr, int index1, int index2) {
        int tmp = arr[index1];
        arr[index1] = arr[index2];
        arr[index2] = tmp;
    }
}
